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Qu EChERS-液相色谱-串联质谱法测定乳及乳制品中活化酯及其代谢物阿拉酸式苯含量

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现代食品科技 2024年

作者：汪春明霍江莲陈冬东彭涛余丽波贾景建中检科(北京)测试认证有限公司中国合格评定国家认可中心中国检验检疫科学研究院检科院(北京)科学技术有限公司

该文研究了高效液相色谱-三重四级杆质谱法（HPLC-MS/MS）测定乳及乳制品中活化酯和阿拉酸式苯的测试方法。样品经甲酸乙腈（含1%甲酸（V/V））涡旋提取，分析液经Qu ECh ERSd SPEEMR-Lipid除脂专用管净化，离心后过膜上机检测。测试方... 详细信息

该文研究了高效液相色谱-三重四级杆质谱法（HPLC-MS/MS）测定乳及乳制品中活化酯和阿拉酸式苯的测试方法。样品经甲酸乙腈（含1%甲酸（V/V））涡旋提取，分析液经Qu ECh ERSd SPEEMR-Lipid除脂专用管净化，离心后过膜上机检测。测试方法以甲醇-0.1%甲酸水（V/V）为流动相，流速设置为0.2 mL/min，应用梯度洗脱程序，采用ACQUITY UPLC HSS T3色谱柱进行分离，电喷雾正、负离子模式（活化酯为ESI+、阿拉酸式苯为ESI-），多反应离子监测模式（MRM）检测，基质匹配外标法进行定量。对于乳及乳制品基质，活化酯和阿拉酸式苯在1～30ng/m L的质量浓度与其相对应的峰面积之间线性关系良好，R2均大于0.996，在0.01、0.02和0.1mg/kg3种不同浓度添加水平下，活化酯和阿拉酸式苯的平均回收率在91.8%～109.6%之间，相对标准偏差在1.3%～11.5%之间。本方法可满足残留检测的准确度、精密度和灵敏度的要求。

关键词：活化酯阿拉酸式苯乳及乳制品液相色谱-串联质谱法

3DGE-UNet磁共振成像的脑胶质瘤全自动分割算法:对不充分全局特征提取的改进

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四川大学学报（医学版） 2024年第2期55卷 447-454页

作者：田恒屹王瑜计亚荣 Rahman MdMostafizur 北京工商大学人工智能学院北京100048

目的脑胶质瘤及其子区域的全自动分割是计算机辅助肿瘤临床诊断的基础,卷积神经网络在脑部磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)分割过程中,小卷积核只能提取局部特征而无法有效融合全局特征,缩小了对影像信息的感知范围,从而... 详细信息

目的脑胶质瘤及其子区域的全自动分割是计算机辅助肿瘤临床诊断的基础,卷积神经网络在脑部磁共振成像(magnetic resonance imaging, MRI)分割过程中,小卷积核只能提取局部特征而无法有效融合全局特征,缩小了对影像信息的感知范围,从而导致分割精度不足的问题。本研究旨在利用膨胀卷积,针对三维(three-dimensional, 3D)-UNet不能充分提取全局特征的问题进行改进。方法 (1)算法构建:本文提出一种带有三条全局上下文特征提取通路的3D-UNet模型,即3DGE-UNet模型。使用脑部肿瘤分割挑战赛(Brain Tumor Segmentation Challenge, BraTS)2019提供的公开数据集(335例患者),设计一种全局上下文特征提取(more global contextual feature extraction, GE)模块,并将该模块引入到3DUNet网络的第一、二、三条跳跃连接处,利用该模块充分提取图像的不同尺度全局特征,并与上采样得到的特征图叠加,扩大模型感受野,实现不同尺度特征的深层融合,从而完成端到端的脑肿瘤全自动分割。(2)算法验证:图像数据来源于BraTs2019数据集(335例患者术前MRI图像,包括T1、T1ce、T2和FLAIR四种模态图像和一张医生标注的肿瘤标签图像),将数据集分别按照8∶1∶1划分为训练集、验证集和测试集。以医生标注的肿瘤标签图像为金标准,使用Dice系数(综合评价有效性)、敏感度(病灶区域的查全率)和95%Hausdorff距离(肿瘤边界的分割精度)在测试集中评估算法对完整肿瘤区域(whole tumor, WT)、核心肿瘤区域(tumor core, TC)和增强肿瘤区域(enhancing tumor, ET)三种区域的分割性能,分别使用无GE模块的3D-UNet模型和有GE模块的3DGE-UNet模型进行检测,内部验证GE模块设置的有效性。使用3DGEUNet模型、ResUNet、UNet++、nnUNet、UNETR检测上述性能指标,并比较5种算法模型的收敛性,外部验证3DGEUNet模型的有效性。结果 (1)在内部验证中,改进的3DGE-UNet模型在测试集中分割WT、TC和ET区域的Dice均值分别为91.47%、87.14%和83.35%,与传统的3D-UNet模型相比(89.79%、85.13%和80.90%),综合评价达到了最优值,对于三个区域的分割精度都有提升(P计学意义。3DGE-UNet模型可以在训练阶段快速收敛,速度优于其他外部模型。结论 3DGE-UNet模型可以有效地提取和融合不同尺度的特征信息,提高脑肿瘤分割的准确性。

关键词：脑胶质瘤核磁共振成像图像处理计算机辅助人工智能

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面向智能车间的动态过道布置问题建模与优化

华中科技大学学报(自然科学版) 2024年第6期52卷 17-23+101页

作者：张则强赵敏捷刘思璐计丹西南交通大学机械工程学院轨道交通运维技术与装备四川省重点实验室西南交通大学唐山研究院西南交通大学创新创业学院西南交通大学经济管理学院

针对传统过道布置鲜少考虑快速响应生产需求变化及加工产品组合的灵活性的不足，构建了一种双目标动态过道布置问题数学模型．通过调整不同阶段的设施位置，以达到总物料搬运成本及设施重组成本之和与布局面积最小化的目的．由于双目标... 详细信息

针对传统过道布置鲜少考虑快速响应生产需求变化及加工产品组合的灵活性的不足，构建了一种双目标动态过道布置问题数学模型．通过调整不同阶段的设施位置，以达到总物料搬运成本及设施重组成本之和与布局面积最小化的目的．由于双目标动态过道布置问题具有多项式复杂程度的非确定性问题(NP-hard)的特征，因此又提出了一种基于帕累托(Pareto)占优的多目标改进猫群算法．首先将基本猫群算法离散化；然后引入帕累托占优思想和拥挤距离机制处理双目标结果，并嵌入变邻域搜索结构加快算法寻优；最后采用所提算法测试大量不同规模算例，并与其他算法结果进行对比，验证了该算法的有效性和优越性．

关键词：过道布置问题动态布局猫群优化算法多目标优化混合整数规划模型

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黑河上游年径流模拟模型优选与归因分析

北京林业大学学报 2024年第3期46卷 80-90页

作者：吴子晗计嘉晨张帆北京林业大学水土保持学院北京100083 山西吉县森林生态系统国家野外科学观测研究站北京100083

【目的】本研究旨在深入探究人类活动与气候变化对黑河上游年径流量的影响,为区域水资源保护与规划利用提供科学支持。【方法】研究综合Mann-Kendall非参数统计检验、Pettitt检验和滑动t检验方法,对1954—2020年黑河上游年径流序列进行... 详细信息

【目的】本研究旨在深入探究人类活动与气候变化对黑河上游年径流量的影响,为区域水资源保护与规划利用提供科学支持。【方法】研究综合Mann-Kendall非参数统计检验、Pettitt检验和滑动t检验方法,对1954—2020年黑河上游年径流序列进行趋势检验,识别年径流序列趋势变化的突变点并划分基准期与分析期。在此基础上,采用BP神经网络模型、灰色时间序列模型和多元线性回归模型,模拟基准期年径流变化,优选模拟效果最佳模型,进而借助优选模型与径流变化归因方法,定量解析人类活动与气候变化要素对年径流变化的驱动规律。【结果】趋势检验发现,年径流序列在1982年和2006年前后发生了突变,黑河上游年径流序列可划分为1954—1982年(基准期)、1982—2006年(分析期1)和2006—2020年(分析期2)3个阶段。在基准期年径流序列的模拟中,BP神经网络模型在验证期的相对误差(0.79%)、纳什效率系数(0.84)与拟合优度(0.84)3个参数上相较其他模型优势明显。借助神经网络模型进行年径流变化归因分析,发现人类活动导致年径流在1982—2020年间减少的平均值为7.56×10^(8) m^(3)。但2006—2020年间黑河上游人类活动对径流的负面贡献率较1982—2006年间减少约18.00%。详细解析气候变化对年径流量的影响,发现在2006—2020年间,降水量与蒸散发对年径流的贡献率较1954—1982年分别增加约11.00%和8.00%。【结论】BP神经网络模型对于黑河上游年径流序列模拟有较好效果,模拟合格率达94.23%,最大误差仅为1.36%;黑河流域上游年径流量序列在1982年和2006年发生了趋势突变,1982年后人类活动强度增大导致上游年径流量减小,2006年后黑河流域综合治理效果显现,人类活动对年径流量的负面效应减弱;1982—2020年期间的气候变化影响中,蒸散发与降水对径流的贡献分别占46.57%与53.43%。

关键词：年径流模拟归因分析人类活动气候变化黑河上游

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基于不变图卷积神经网络的文本分类

计算机科学 2024年第S1期51卷 108-112页

作者：黄瑞徐计贵州大学计算机科学与技术学院贵阳550025 贵州大学省部共建公共大数据国家重点实验室贵阳550025

文本分类是自然语言处理中一个基本而又重要的任务,近年来,图神经网络被越来越多地应用于文本分类中。然而,使用图神经网络的图表示学习在涉及文本分类的任务中不能很好地满足新词的归纳学习,其一般假设训练和测试数据来自相同的分布,... 详细信息

文本分类是自然语言处理中一个基本而又重要的任务,近年来,图神经网络被越来越多地应用于文本分类中。然而,使用图神经网络的图表示学习在涉及文本分类的任务中不能很好地满足新词的归纳学习,其一般假设训练和测试数据来自相同的分布,但现实中这个假设经常不成立。为了克服这些问题,文中提出了Invariant-GCN,用于通过GCN进行归纳文本分类。首先为每个文档构建单个图,使用GCN根据其局部结构学习细粒度的单词表示,这可以有效地为新文档中没见过的单词生成嵌入进而将单词节点作为文档嵌入合并;然后提取最大限度地保留不变类内信息的期望子图,使用这些子图进行学习不受分布变化的影响;最后通过图分类方法完成文本分类。在4个基准数据集上与5种分类方法进行了比较,实验结果表明Invariant-GCN具有良好的文本分类效果。

关键词：文本分类图卷积神经网络因果学习文本图构建

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三级淋巴结构在胃癌中的研究进展

四川医学 2024年第5期45卷 543-547页

作者：刘江民贾映东川北医学院四川南充637000 遂宁市中心医院胃肠外科四川遂宁629000

胃癌被列为第五常见的人类癌症,有第四高的癌症相关死亡率(7.7%),在2020年100多万胃癌新病例中,约有76.9万例死亡(相当于全球每13例死亡中就有1例)[1]。胃癌是一种分子和表型高度异质性的疾病,早期可通过内镜切除,非早期可手术的胃癌患... 详细信息

胃癌被列为第五常见的人类癌症,有第四高的癌症相关死亡率(7.7%),在2020年100多万胃癌新病例中,约有76.9万例死亡(相当于全球每13例死亡中就有1例)[1]。胃癌是一种分子和表型高度异质性的疾病,早期可通过内镜切除,非早期可手术的胃癌患者,根治性胃切除术通常是局部肿瘤最有效的治疗方法,晚期胃癌可采用序贯化疗,然而患者的中位生存期不足1年[2-3]。由于诊断多为晚期和频繁复发,胃癌患者的预后仍然很差。因此,早期诊断、准确的预后评估和创新的治疗方法至关重要。目前,许多研究表明免疫检查点抑制剂在重新激活抗肿瘤免疫反应方面具有高度的有效性,免疫治疗正在成为实体恶性肿瘤的重要治疗方式,为接受过系统的二线及二线以上治疗的病情进展的患者带来了希望[4-5]。然而,胃癌患者对免疫治疗的反应率仍然相对较低[6-7]。肿瘤微环境(tumoRmicroenvironment,TME)中有丰富的组织学特征,如三级淋巴结构(tertiary lymphoid structures,TLS)、肿瘤浸润淋巴细胞(TILs)、瘤内基质的比例,这些特征正在成为潜在的临床有用的预测因素。近期研究表明TLS的存在与实体肿瘤的良好预后有关[8-11],TLS的形成与癌症患者免疫治疗有关[12-13]。

关键词：胃癌三级淋巴结构免疫治疗肿瘤微环境

基于公平理论的A公司研发人员薪酬体系优化研究

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基于公平理论的A公司研发人员薪酬体系优化研究

作者：温计兰河北地质大学

学位级别：硕士

研发人员是目前国家大力发展科技创新企业的技术基础和主要人才力量,研发人员具有自主学习能力较高、事业成就感较重、自由意志较强等特点,在当前形势背景下,研发人员薪酬体系的确立可以有效解决目前企业管理中存在的多方面难题,具有非... 详细信息

研发人员是目前国家大力发展科技创新企业的技术基础和主要人才力量,研发人员具有自主学习能力较高、事业成就感较重、自由意志较强等特点,在当前形势背景下,研发人员薪酬体系的确立可以有效解决目前企业管理中存在的多方面难题,具有非常显著的现实意义和实践价值。A公司作为高新技术企业,对于研发人员存在高度依赖。近几年原公司时常出现研发人员工作积极性下降、离职率上升等问题。因此,通过设计完善的公司研发人员薪酬体系,提升研发人员工作积极性和事业忠诚度,进而增加企业核心竞争力是本文研究的重点内容。论文以A公司研发人员为研究对象,主要运用问卷调查法,研究和总结出A公司研发人员薪酬体系存在的问题,探寻问题产生的根源,优化目前的薪酬体系方案。本文在对A公司目前的发展及人力资源现状了解的基础上,重点从薪酬水平、薪酬构成、薪酬制度三方面对A公司研发人员进行了详细的满意度调查,发现该公司延用的薪酬体系存在薪酬体系与业务需求的不一致、缺乏多元化的薪酬构成、缺乏合理的薪酬水平、缺乏透明公开的薪酬制度等问题。在此基础上,深入分析目前薪酬体系存在的问题的原因,主要包括薪酬体系与公司战略目标脱节、薪酬体系规划设计不合理、薪酬体系缺乏外部竞争力、薪酬体系内部缺乏公平性。基于此,针对存在的问题及其原因制定确保体系有效实施的系列措施。本文期望通过上述研究,提出切实可行的薪酬体系方案以提升A公司研发人员的薪酬满意度和工作积极性,并总结出适合研发人员的薪酬激励体系,可供同类型企业借鉴分析。

关键词：公平理论薪酬体系研发人员

顺应论视角下The Blue Revolution:Hunting,Harvesting,and Farming Seafood in the Information Age（节选）复杂句汉译实践报告

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顺应论视角下The Blue Revolution:Hunting,Harvesting,and Farmi...

作者：计可鑫大连海洋大学

学位级别：硕士

本篇翻译实践源文本是一篇涉海科技文本,选自美国作家尼古拉斯·沙利文的The Blue Revolution:Hunting,Harvesting,and Farming Seafood in the Information Age。节选文本主要以养殖鱼类、贝壳类生物为重点,介绍相关海洋知识,让人们进... 详细信息

本篇翻译实践源文本是一篇涉海科技文本,选自美国作家尼古拉斯·沙利文的The Blue Revolution:Hunting,Harvesting,and Farming Seafood in the Information Age。节选文本主要以养殖鱼类、贝壳类生物为重点,介绍相关海洋知识,让人们进一步了解海洋中的生物及养殖情况。此文本语言结构紧密,复杂句繁多。结合翻译文本特点,在进行翻译实践时,要考虑到所选文本的海洋类背景知识,确保译文的准确性;此外,文本中含有大量复杂句,句子冗长、结构复杂,在翻译时造成困难。因此,在顺应论指导下,针对此涉海文本复杂句的逻辑关系复杂和语言语境制约问题,分别运用句式顺应和语篇顺应,实现语言结构顺应;运用交际语境顺应和语言语境顺应实现语境关系顺应,使译文通顺、自然,更符合汉语读者阅读习惯。通过本次翻译实践,可以看出顺应论视角下的语言结构顺应和语境关系顺应对涉海科技文本复杂句汉译具有一定指导意义和实践价值,可以将理论与实践结合,在忠实原文的基础上,提高译文的准确性、通顺性和可读性,翻译出符合社会需求的译文,并提升译文翻译质量。同时,希望为顺应论视角下的同类型涉海科技文本翻译提供一些参考。

关键词：涉海科技文本顺应论复杂句语言结构顺应语境关系顺应

河流水质采样策略与频率对氮磷负荷估算的影响

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中国环境科学 2024年第4期44卷 2111-2118页

作者：贾临东胡宏祥杜新忠雷秋良张天鹏刘宏斌蒋跃林安徽农业大学资源与环境学院农田生态保育与污染防控安徽省重点实验室安徽合肥230036 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所北方干旱半干旱耕地高效利用全国重点实验室农业农村部面源污染控制重点实验室北京100081

为探究适合的流域水质监测频率与采样策略,提高氮磷污染物负荷估算的精度,基于云南省洱源县凤羽河流域2011~2013年间逐日流量与总氮､总磷浓度的每日数据,在7d/次,14d/次,21d/次,28d/次4种采样频率下设定了3种不同的采样情景(情景a:普通... 详细信息

为探究适合的流域水质监测频率与采样策略,提高氮磷污染物负荷估算的精度,基于云南省洱源县凤羽河流域2011~2013年间逐日流量与总氮､总磷浓度的每日数据,在7d/次,14d/次,21d/次,28d/次4种采样频率下设定了3种不同的采样情景(情景a:普通随机取样､情景b:随机取样的基础上增加降水量超过10mm的水样样品采集,情景c:随机取样的基础上增加降水量超过25mm的水样样品采集).基于采样频率与采样情景的组合,利用LOADEST模型估算的总氮与总磷负荷,并与逐日连续水量水质数据计算的实测值进行比较,评估了不同取样频率和取样情景下LOADEST模型的负荷估算精度.结果表明:在LOADEST模型的估算过程中,同种采样频率下,增加降雨时期的浓度数据将会提高LOADEST模型的模拟精度;在降雨事件期间进行加密采样,不仅加大了工作量,且增加的采样次数过多(如情景b)使总氮的RMSE值由1.92增至2.26,总磷的RMSE值由0.08增至0.19,高估氮磷负荷,模型模拟精度降低.在四种不同的采样频率下,情景c中总氮的RMSE值范围为1.92~2.07,总磷的RMSE值范围为0.06~0.13,均取得了该频率下最低的RMSE值,模型估算精度最高;从不同频率与采样情景对模型估算结果的影响来看,对总氮负荷估算结果(RMSE值范围为1.92~2.52)影响要大于总磷(RMSE值范围为0.06~0.18).其中,情景a与情景b的负荷估算结果精度随着采样频率降低而降低.情景c的估算结果受现有取样频率降低的影响不明显.本研究表明,在常规固定频率水质监测基础上结合气象预报适量增加降雨时的采样可在28d/次的较低取样频率下得到较高的氮磷负荷估算精度,符合我国各地区环境水质采样频率,可为相关研究的水质采样策略提供一定的参考作用.

关键词： LOADEST模型总氮总磷采样情景负荷估算